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Sedimentation velocity of morphologically diverse macrophytes and plastic particles

The dataset contains sedimentation velocity measurements for 22 morphologically diverse macroalgae species (n = 49), the seagrass Zostera marina (n = 3), and plastic particles of four distinct shapes (n = 16). Each sample was measured at least five times, with some measured up to seven times. Detailed morphological descriptions and images are available in the corresponding paper. Samples with a SampleID starting with "K" were collected in January 2023 from the Kiel Fjord, Germany (between Strande and Bülk light house, 54°26'57.4N 10°11'37.6E). U. gigantea was collected in June 2024 in Yerseke, Netherlands (51°30'09.0N, 4°02'39.7E). All other samples were collected in June 2024 at the same site from the Kiel Fjord as in 2023, as well as two additional locations (Schilksee, 54°25'16.3N 10°10'43.1E and Mönkeberg, 54°21'20.92N 10°10'41.97E). Sedimentation velocity measurements were conducted in plastic cylinders, allowing particles to sink 15 cm to reach their terminal sinking velocity before starting the measurements. The sinking time was recorded using a stopwatch, and sedimentation velocity was calculated by dividing the sinking distance by the elapsed time. Test with varying cylinder heights showed no significant differences in results. Macrophyte species measured: Fucus vesiculosus, Fucus serratus, Saccharina latissima, Gracilaria vermiculophylla, Ceramium virgatum, Vertebrata fucoides, Polysiphonia stricta, Spermothamnion repens, Ahnfeltia plicata, Furcellaria lumbricalis, Coccotylus truncatus, Delesseria sanguinea, Cladophora flexuosa, Cladophora sp., Rhodomela confervoides, Pyropia leucosticta, Ulva clathrata, Ulva linza, Kornmannia leptoderma, Bryopsis hypnoides, Acrosiphonia centralis, Ulva gigantea, and Zostera marina. The plastic particles include eight circular pieces of foil (disks), three table tennis balls, two plastic nets, and three rubber bands. The foil disks were cut to different diameters and some were punched with different numbers of small holes. The name of the foil circles indicates both their diameter and perforation level. For example, "Disk 40-1" had a diameter of 40 mm and was unpunched, where "1" denotes unpunched, "2" partially punched, and "3" heavily punched, "4" extremely heavily punched. The three tennis balls shared identical dimensions but had different mass densities due to the different level of replacement of air with seawater and glass beads in the tennis ball.

Großräumige Integrierte Gesamt-Analyse des tiefengeothermischen Potentials und seiner synergetischen Nutzung im Großraum München, Teilprojekt: Bewertungsmodell und Management zur synergetischen Reservoirnutzung

Großräumige Integrierte Gesamt-Analyse des tiefengeothermischen Potentials und seiner synergetischen Nutzung im Großraum München, Teilprojekt: TUM: Bewertungsmodell und Management zur synergetischen Reservoirnutzung

Kombination der Niederschlagsschätzung von opportunistischen Sensoren und geostationären Satelliten

Der Umsetzungsplan der COP27 enthält eine sehr klare Aussage. "Ein Drittel der Welt, darunter 60% von Afrika, hat keinen Zugang zu Frühwarn- und Klimainformationsdiensten". Dies gilt vor allem für niederschlagsbezogene Warnungen. Der Grund dafür ist das fast vollständige Fehlen von Wetterradaren auf in Afrika und die mangelnde Dichte von Niederschlagsmessstationen. Im Gegensatz dazu sind geostationäre Satelliten (GEOsat) und potentiell auch kommerzielle Richtfunkstrecken (CML) und Satelliten-Mikrowellenverbindungen (SML) nahezu in Echtzeit verfügbar und können zur Niederschlagsschätzung verwendet werden. Die quantitative Niederschlagsschätzung (QPE) aus GEOsat-Daten ist jedoch aufgrund der indirekten Beziehung zwischen der Niederschlagsmenge und den tatsächlichen Messungen, die im sichtbaren und infraroten Spektrum durchgeführt werden, eine Herausforderung. Für die QPE aus SML- und CML-Daten, insbesondere auf der Grundlage groß angelegter CML-Studien in Europa, wurde gezeigt, dass sie mit der QPE aus Radar- und Regenmessern gleichwertig sein kann. In Ermangelung von Referenzdaten, wie es in Entwicklungsländern häufig der Fall ist, sind die bestehenden maßgeschneiderten semi-empirischen Prozessierungsmethoden jedoch oft nicht direkt anwendbar. GEOsat-Daten haben das Potenzial, die CML/SML-Prozessierung in diesen Regionen zu unterstützen, und umgekehrt könnte die CML/SML-QPE zur Anpassung der GEOsat-QPE verwendet werden. Das übergeordnete Ziel des Projekts MERGOSAT ist daher die Entwicklung neuartiger Methoden zur Erstellung verbesserter Echtzeit-Niederschlagskarten für datenarme Regionen durch eine Kombination von GEOsat-Daten und CML/SML-QPE. Um dieses Ziel zu erreichen, werden wir uns auf drei Aspekte konzentrieren: 1) Schaffung einer Grundlage für allgemeinere CML/SML-QPE-Modelle durch Verbesserung des Verständnisses der Prozesse die die EM-Ausbreitung von CML und SML beeinflussen. 2) Entwicklung geeigneter CML/SML-QPE-Modelle, die in datenarmen Regionen anwendbar sind, aufbauend auf den neuen Erkenntnissen über WAA und DSD und unter innovativer Nutzung von GEOsat-Daten. 3) Verbesserung der GEOsat-QPE mit DeepLearning-Methoden und Entwicklung eines neuen Verfahrens, das die Zusammenführung mit CML/SML-Daten mit sub-stündlicher Auflösung ermöglicht. Wir werden unsere Forschung auf unser umfangreiches Archiv von CML-Daten, auch aus Afrika, und die zunehmende Verfügbarkeit von SML-Daten stützen. Zusätzliche Daten aus Feldexperimenten werden mit modernsten Simulationen der EM-Ausbreitung kombiniert. Darüber hinaus werden wir neueste Techniken des DeepLearnings und unsere Hochleistungs-Recheninfrastruktur nutzen. In Kombination mit den erweiterten Fähigkeiten des kürzlich gestarteten MTG GEOsat wird uns dies ermöglichen, unsere Ziele erfolgreich anzugehen und die methodische Grundlage zu schaffen, die erforderlich ist, um datenarme Regionen mit verbesserten und zuverlässigen Niederschlagsinformationen nahezu in Echtzeit zu versorgen.

Großräumige Integrierte Gesamt-Analyse des tiefengeothermischen Potentials und seiner synergetischen Nutzung im Großraum München, Teilprojekt: SWM: Reservoirmanagement, 3Dseismische Erkundung und Interpretation, Extended Reach Drilling-Konzept, Abbau Nicht-Technischer Barrieren

Forschergruppe (FOR) 5116: Kommunikation in der Wirtspflanzen-Mikroben-Interaktion durch extrazelluläre RNA

Aktuelle Studien haben gezeigt, dass extrazelluläre (ex) RNAs zwischen Wirtspflanzen und Mikroben während einer Infektion in beide Richtungen transportiert werden können. Diese exRNAs können erhebliche Auswirkungen auf die Entstehung und den Verlauf der Interaktion haben. Während der organismenübergreifende (cross-Kingdom, ck) RNA-Transfer von Mikroben auf die Pflanze Gene der Wirtsimmunität hemmen kann, können RNAs der Wirtspflanze die Expression von virulenz- oder pathogenitätsbezogenen Genen behindern. Bislang sind jedoch nur einige wenige exRNAs (die Spitze des Eisbergs) charakterisiert worden, so dass die Funktion(en) der großen Mehrheit der exRNAs unerforscht sind. Auf mechanistischer Ebene können die exRNAs sowohl der Pflanze als auch des Pathogens als reine RNAs transportiert werden, an RNA-bindende Proteine (RBPs) gebunden sein oder mit membranumschlossenen extrazellulären Vesikeln (EVs, evRNAs) assoziiert sein. Wie RNAs für den Transport ausgewählt und sortiert werden und wie sie auf Empfängerzellen, z. B. in anderen Organismen, übertragen werden, ist nicht gut verstanden. Unsere zentrale Hypothese ist, dass die Kommunikation über exRNA ein häufiges Phänomen bei verschiedenen Interaktionen zwischen Pflanzen und Mikroben ist und auf konservierten biologischen Mechanismen beruht. Die Aufklärung dieser Mechanismen birgt daher ein hohes Potenzial zur Verbesserung der Produktivität und Gesundheit von Pflanzen. Dieses Konsortium hat das gemeinsame Ziel, ein mechanistisches Verständnis der exRNA-Kommunikation zwischen Pflanzenwirten und pathogenen wie auch nützlichen Mikroben zu entwickeln. Konkret planen wir, (i) die Wege des ckRNA-Transfers zwischen Pflanzen (einschließlich der experimentellen Modellpflanze Arabidopsis thaliana und wichtiger Nutzpflanzenarten) und verschiedenen pathogenen oder nützlichen Mikroben (Bakterien und Pilze) zu untersuchen, (ii) die Schlüsselfaktoren zu entdecken, die an der Auswahl, der Sortierung und dem Transport von exRNAs und ckRNA-Transfer beteiligt sind, und (iii) die molekularen Ziele und funktionellen Auswirkungen von exRNAs und ckRNA-Transfer in Empfängerzellen zu identifizieren. Um dieses Ziel zu erreichen, vereint das Konsortium Experten mit Expertisen auf den Gebieten der nicht-kodierenden RNA, des RNA-Transports, der RNA-Protein-Interaktion, der RNA-vermittelten organismenübergreifenden Kommunikation und der EV-Biologie, darunter Pflanzenpathologen, Mykologen, Molekular- und Zellbiologen, Biochemiker und Bioinformatiker.

CTD (AWI 1413, Sea & Sun 90 M Series II) data collected during the DAUNE experiment near Helgoland in August 2020

This data set contains CTD data collected during the DAUNE experiment using the given sensor. The goal of this experiment was to reach a common understanding of how measurement uncertainty can be derived initially focusing on temperature data. Data collection was performed using the AWI O2A infrastructure (https://epic.awi.de/id/eprint/37171/) which performs automatized near real time quality control. During the data ingest and archival process, the hereby assigned quality flags used by the O2A system have been transformed into the pangaea flagging scheme as follows, flagging symbols are shown in brackets: O2A Flag ->PANGAEA Flag No quality control (0) ->unknown (*) Good data (1) ->valid () Probably good (2) ->questionable (?) Probably bad (3) ->questionable (?) Bad (4) ->not valid (/)

CTD (AWI 1413, Sea & Sun 90 M Series II) data collected during the DAUNE experiment near Helgoland in July 2020

This data set contains CTD data collected during the DAUNE experiment using the given sensor. The goal of this experiment was to reach a common understanding of how measurement uncertainty can be derived initially focusing on temperature data. Data collection was performed using the AWI O2A infrastructure (https://epic.awi.de/id/eprint/37171/) which performs automatized near real time quality control. During the data ingest and archival process, the hereby assigned quality flags used by the O2A system have been transformed into the pangaea flagging scheme as follows, flagging symbols are shown in brackets: O2A Flag ->PANGAEA Flag No quality control (0) ->unknown (*) Good data (1) ->valid () Probably good (2) ->questionable (?) Probably bad (3) ->questionable (?) Bad (4) ->not valid (/)

CTD (MARUM 13894, SBE 37) data collected during the DAUNE experiment near Helgoland

This data set contains CTD data collected during the DAUNE experiment using the given sensor. The goal of this experiment was to reach a common understanding of how measurement uncertainty can be derived initially focusing on temperature data. Data collection was performed using the AWI O2A infrastructure (https://epic.awi.de/id/eprint/37171/) which performs automatized near real time quality control. During the data ingest and archival process, the hereby assigned quality flags used by the O2A system have been transformed into the pangaea flagging scheme as follows, flagging symbols are shown in brackets: O2A Flag ->PANGAEA Flag No quality control (0) ->unknown (*) Good data (1) ->valid () Probably good (2) ->questionable (?) Probably bad (3) ->questionable (?) Bad (4) ->not valid (/)

Strategic Partnership on Testing of REACH

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